Valerio Sbordoni LifeWatch Ita, Università di Roma Tor Vergata Accademia Nazionale delle Scienze - Network Nazionale della Biodiversità
←
→
Trascrizione del contenuto della pagina
Se il tuo browser non visualizza correttamente la pagina, ti preghiamo di leggere il contenuto della pagina quaggiù
1. Il MATTM e il DSSTA-CNR sin da ora si impegnano a condividere, senza alcun onere aggiuntivo per le Parti, i dati sulla biodiversità disponibili in NNB ed in Lifewatch-ITA ed i futuri aggiornamenti, nel rispetto della proprietà dei dati, mantenendo invariati i diritti legali sugli stessi. *Per quanto riguarda questo punto va considerato che nel PON LifeWatchPLUS presentato è prevista una importante raccolta di dati che verranno resi disponibili ad NNB. 2. Le Parti si impegnano, inoltre, a cooperare per vagliare proposte di miglioramento dell’architettura delle strutture informative e dei dati, con la prospettiva di promuovere l’interscambio dei dati nel NNB, coniugando il fabbisogno di qualità dei dati e la necessità di diffusione, rispettando i principi di sussidiarietà e garantendo la possibilità di aggiornamento ai soggetti che mettono a disposizione i dati. *Per quanto riguarda questo punto vanno considerate le collaborazioni che potranno essere sviluppate nell'ambito del progetto ENVRIFAIR, che contribuirà a rafforzare reperibilità, accessibilità e ri-uso dei dati. 3. Il *MATTM* mette a disposizione di LifeWatch-ITA: dati, informazioni e moduli per acquisire i metadati resi disponibili; i supporti software necessari, senza che questo comporti alcun onere; i metadati delle risorse di dati disponibili in NNB per l’esposizione sul portale di LifeWatch-ITA e su quello del Service Centre di LifeWatch-ITA.
4. *LifeWatch-ITA* si impegna a: fornire i propri dati e meta-informazioni sugli strati cartografici prodotti nei sistemi informativi di propria competenza, nel rispetto dei vincoli di tutela e privacy esistenti sui beni rappresentati e garantendone proprietà, validità e validazione, per la pubblicazione; verificare la conformità dei propri dati al modello ed ai requisiti definiti per il NNB. Laddove venissero riscontrate difformità, concorderà con il MATTM le modalità per procedere alle opportune modifiche; fornire i propri metadati, secondo l’apposito format messo a disposizione sul sistema e in conformità con gli standard CNIPA/DigitPA e le specifiche INSPIRE; collaborare con le strutture esterne al Ministero che supportano il MATTM nella gestione e nella costruzione del NNB; *fornire a NNB strumenti e servizi* utili ad ottimizzare l’utilizzo dei dati disponibili, inclusi *servizi di controllo nomenclaturale e più in generale di qualità del dato*; *rendere disponibili a NNB i propri ambienti virtuali di ricerca* ed altre risorse realizzate da LifeWatch-ITA ed esposte nel Service Centre di LifeWatch-ERIC quando questo sia richiesto da NNB.
• Citizen Science e validazione tassonomica dei dati di NNB • Gap spazio-temporali nella disponibilità dei dati di occorrenza • Il ruolo dei Musei e delle collezioni naturalistiche • Il ruolo delle app per le osservazioni in natura • Associare i dati di occorrenza al clima: come migliorare la precisione geografica dei dati storici • 2 esempi applicativi
• Citizen Science e validazione tassonomica dei dati di NNB Natural History forums as source of valuable biodiversity data De Felici S., Mazzei P., Dinolfo T., Gioli F., Labriola C., Sbordoni V., Cesaroni D. 3.382 threads (1.479 from FNM and 1.903 from FEI) with 4.029 observations. 3.810 records refer to adult stage and 219 refer to preimaginal stages. 1. 251 species out of 290 in the Italian checklist (86.5%) were identified by the Forum expert 2. 3.585 out of 3.810 adult identifications in the forums match with expert identifications (94.0%)
• Citizen Science e validazione tassonomica dei dati di NNB • Gap spazio-temporali nella disponibilità dei dati di occorrenza • Il ruolo dei Musei e delle collezioni naturalistiche • Il ruolo delle app per le osservazioni in natura • Associare i dati di occorrenza al clima: come migliorare la precisione geografica dei dati storici • 2 esempi applicativi
• Citizen Science e validazione tassonomica dei dati di NNB • Gap spazio-temporali nella disponibilità dei dati di occorrenza • Il ruolo dei Musei e delle collezioni naturalistiche • Il ruolo delle app per le osservazioni in natura • Associare i dati di occorrenza al clima: come migliorare la precisione geografica dei dati storici • 2 esempi applicativi
• Il ruolo dei Musei e delle collezioni naturalistiche
• Citizen Science e validazione tassonomica dei dati di NNB • Gap spazio-temporali nella disponibilità dei dati di occorrenza • Il ruolo dei Musei e delle collezioni naturalistiche • Il ruolo delle app per le osservazioni in natura • Associare i dati di occorrenza al clima: come migliorare la precisione geografica dei dati storici • 2 esempi applicativi
ClimCKmap: assessing species’ climate envelope changes during the 20th century for the Italian fauna
Dataset cleansing - Distribution (1) Geodb - 46,960 toponyms from the TCI, classified as “A”, “F” or “G”: - “A” and “F” (point-like features): 44,112 - “G” (polygon-like features): 2,848 “G” toponyms are excluded as they refer to wide features (e.g., Monti della Meta) Polygons rather than points - Mimic compilers behaviour Voronoi diagram: “for each seed there is a corresponding region consisting of all points closer to that seed than to any other” 44,086 remaining toponyms Area ≤ 5 km2: 39.23% Area ≤ 10 km2: 78.52% Area ≤ 15 km2: 92.65%
Bioclimatic variables: • BIO1 = Annual Mean Temperature • BIO2 = Mean Diurnal Range (Mean of monthly (max temp - min temp)) • BIO3 = Isothermality (BIO2/BIO7) (* 100) • BIO4 = Temperature Seasonality (standard deviation *100) • BIO5 = Max Temperature of Warmest Month • BIO6 = Min Temperature of Coldest Month • BIO7 = Temperature Annual Range (BIO5-BIO6) • BIO8 = Mean Temperature of Wettest Quarter • BIO9 = Mean Temperature of Driest Quarter • BIO10 = Mean Temperature of Warmest Quarter • BIO11 = Mean Temperature of Coldest Quarter • BIO12 = Annual Precipitation • BIO13 = Precipitation of Wettest Month • BIO14 = Precipitation of Driest Month • BIO15 = Precipitation Seasonality (Coefficient of Variation) • BIO16 = Precipitation of Wettest Quarter • BIO17 = Precipitation of Driest Quarter • BIO18 = Precipitation of Warmest Quarter • BIO19 = Precipitation of Coldest Quarter
• Citizen Science e validazione tassonomica dei dati di NNB • Gap spazio-temporali nella disponibilità dei dati di occorrenza • Il ruolo dei Musei e delle collezioni naturalistiche • Il ruolo delle app per le osservazioni in natura • Associare i dati di occorrenza al clima: come migliorare la precisione geografica dei dati storici • 2 esempi applicativi
Le farfalle diurne nella banca dati dell'Osservatorio della Biodiversità del Lazio: un racconto lungo 170 anni De Felici S., Cesaroni D., Lucarelli M., Pinzari M., Russo T., Pinzari M., De Persiis G., Sbordoni V. Dipartimento di Biologia, Università di Roma Tor Vergata
Risultati Brenthis daphne shift = 9.2 km Cupido alcetas shift = 21.7 km Cupido argiades shift = 31.0 km Lycaena alciphron shift = 26.9 km Lycaena tityrus shift = 10.8 km Melitaea cinxia shift = 16.1 km
Climate warming threats to mountain biotas IPCC report (Solomon, 2007) Substantial increase in global temperatures during the last century: 0.74 °C (1906-2005) Further increase in the future: 0.6 to 4.0 °C at 2090-2099 depending on the emission scenario Impacts on species diversity at a global and continental scale (e.g., Parmesan 2006) with stronger consequences on mountain biotas (e.g., Thuiller et al., 2005; Gottfried et al., 2012)
Mountain biogeography: does the temporal evolution in “sky island” area matter? S. Marta1, F. Lacasella2, D. Cesaroni3 & V. Sbordoni3 1 Institute of Ecosystem Studies - National Research Council c/o Department of Biology, University of Tor Vergata 2 Department of Entomology, University of Wisconsin - Madison 3 Department of Biology, University of Tor Vergata
Mountaintops as (continuously evolving) islands Brown (1971): Island biogeography conceptual framework Island boundaries: Tree lines (dynamic - mainly temperature driven) (Körner & Paulsen, 2004) Fluctuations conditioned island area and inter-island connectivity during the Holocene (0 – 11 kyr BP)
Maintenance of the island biota: the relative roles of extinction and colonization Equilibrium vs Nonequilibrium dynamics: how permeable was the matrix to Holocenic inter-island dispersal?
Study system: time frame and area Time frame: Holocene (0 – 11 kyr BP) Study area: Italy - Species distribution: deep knowledge of species distribution (Ckmap 5.3.8; Stoch 2000-2005) - Island detection: detailed ecosystem map at national scale (Capotorti et al., 2014 )
Detecting mountain species Indicator species analysis (Dufrêne & Legendre, 1997): significant associations between island habitat and single species distribution The original distribution dataset included: Chrysomelidae = 265/13,018; Elateridae = 159/12,823; Papilionoidea = 255/69,926; Carabidae = 180/12,960; Orthoptera = 218/19,366). Expert knowledge was used to: - identify the species specifically associated with alpine ecosystems - exclude good dispersers from Carabidae and Orthoptera (Homburg et al., 2013; Massa et al., 2012) 1,077 species / 128,093 records:
Conservation implications Good dispersers: unstable islands as temporary shelters Poor dispersers: identify and preserve stable areas since these species were unable to maintain the dynamic equilibrium between species distribution and suitable habitats through time Management and conservation strategies aimed at contrasting habitat fragmentation should account for both the temporal evolution of suitable habitats (habitat stability) and the matrix permeability to dispersal Everything flows, only the change is constant (the change rate is not!)
Università di Roma Tor Vergata Laboratorio di Ecologia Sperimentale e Acquacoltura Grazie per l’attenzione
Puoi anche leggere